¿Qué es el trading algorítmico en criptomonedas y cómo funciona?

1 ¿Qué es el trading algorítmico?

El trading algorítmico es una forma sistematizada y automatizada de operar en los mercados financieros mediante programas informáticos, los cuales ejecutan órdenes siguiendo un conjunto de reglas predefinidas. Estas reglas pueden basarse en variables como el precio, el volumen, el tiempo, determinados indicadores técnicos o incluso condiciones derivadas de noticias, eventos on-chain o modelos estadísticos y de aprendizaje automático (machine learning). 

Aunque hoy su uso se ha popularizado en los mercados de criptomonedas, el trading algorítmico no es un fenómeno nuevo: surgió en los años 70 con el desarrollo de los primeros sistemas de negociación electrónica. Posteriormente, cobró fuerza en los 90 con la expansión de Internet y el trading de alta frecuencia. Desde entonces, se ha convertido en una herramienta clave tanto para instituciones financieras como para operadores individuales. 

Ahora bien, ¿en qué se diferencia del trading manual? Básicamente, el trading manual depende completamente del juicio y la experiencia del operador: este analiza el mercado, interpreta gráficos y ejecuta órdenes de compra o venta de forma directa. Este enfoque tiene la ventaja de la flexibilidad y la intuición, pero también está expuesto al error humano y a las emociones. 

El trading algorítmico, en cambio, sigue un conjunto de instrucciones definidas previamente y las ejecuta sin intervención emocional. Esto reduce los sesgos psicológicos y mejora la velocidad y consistencia de la ejecución, aunque depende totalmente de la calidad de los datos y del código. 

Papel del trading algorítmico en los mercados financieros modernos

El uso del trading algorítmico ha dejado de ser una mera innovación para convertirse en un componente estructural de los mercados financieros. Investigaciones recientes señalan que en mercados desarrollados una parte considerable del volumen de negociación está impulsada por algoritmos. 

Por ejemplo, según un informe de Coalition Greenwich (2024), alrededor del 37 % del volumen total de renta variable en Estados Unidos se ejecutó mediante algoritmos y/o sistemas de enrutamiento inteligente de órdenes (smart order routers). Asimismo, en Europa, la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) estima que una parte significativa del volumen de transacciones en los principales mercados regulados implica automatización, como se documenta en su informe.  

Más allá del volumen, el trading algorítmico ha cambiado la forma en que funcionan los mercados. Según un estudio del CME Group, el uso de algoritmos ha ayudado a reducir los diferenciales entre precios de compra y venta, aumentar la liquidez y mejorar la rapidez con la que los precios reflejan la información disponible. 

Sin embargo, la automatización también ha traído nuevos riesgos. Investigaciones recientes advierten sobre la concentración tecnológica en pocas empresas, la tendencia de los algoritmos a actuar de forma similar (herding) y las caídas bruscas de liquidez en momentos de estrés del mercado. 

Su rol en el mundo de las criptomonedas

En el ecosistema de criptomonedas, la automatización ha cambiado radicalmente la forma de operar. Los algoritmos permiten la ejecución de estrategias 24/7 en un entorno sin horarios ni intermediarios. Se utilizan para funciones como market making descentralizado, arbitraje entre exchanges, gestión de liquidez en Automated Market Makers y optimización de precios en plataformas fragmentadas. 

Por ejemplo, herramientas como Hummingbot o Kryll permiten crear bots que ejecutan operaciones simultáneamente en múltiples exchanges, analizan datos del order book, señales on-chain y flujos de precios en tiempo real. Otros modelos, basados en machine learning o reinforcement learning, optimizan la toma de decisiones al aprender patrones del mercado de manera continua, como expone un estudio publicado en SpringerOpen (2024) sobre AMM predictivos. 

Además, el trading algorítmico se ha integrado directamente en los contratos inteligentes, posibilitando la ejecución de estrategias sin intermediarios humanos ni custodios centralizados. Esto ha impulsado una nueva etapa en la automatización descentralizada, donde la lógica del trading está inscrita en el propio código que rige el intercambio de activos digitales. 

2 ¿Cómo funciona el trading algorítmico en criptomonedas?

Un algoritmo de trading funciona mediante una secuencia lógica que transforma datos de mercado en decisiones automáticas de compra o venta. Podemos resumir su funcionamiento en cuatro pasos fundamentales: 

1.Recepción y análisis de datos

El programa se conecta al exchange mediante una API, que transmite información en tiempo real sobre precios, volumen y profundidad del mercado. El algoritmo procesa estos datos de forma continua y los compara con los criterios establecidos por el usuario (por ejemplo, medias móviles, rupturas de precios o señales de volatilidad). 

2. Identificación de oportunidades

Cuando las condiciones coinciden con las reglas definidas —por ejemplo, si el precio actual supera el promedio móvil de 50 días—, el sistema interpreta que existe una oportunidad de trading. Este proceso ocurre en milisegundos y sin intervención humana. 

3. Ejecución automática de órdenes

Una vez detectada la señal, el algoritmo envía la orden directamente al exchange. Puede ser una orden de mercado (ejecución inmediata) o una orden limitada (a un precio específico). Vale destacar que los algoritmos actuales van más allá de simples medias móviles: algunos incorporan análisis del desequilibrio del order book (order book imbalance), análisis de sentimiento (sentiment analysis) y datos on-chain, lo que les permite tomar decisiones más precisas.  

En los mercados de criptomonedas, estas operaciones se realizan las 24 horas del día, aprovechando los continuos movimientos de precios. 

4. Gestión y optimización

Después de ejecutar la operación, el software puede aplicar reglas adicionales, como el stop loss, toma de beneficios (take profit), rebalancing automático, hedging o ajustar la exposición según la volatilidad o la liquidez del mercado, con el fin de gestionar el riesgo de manera más precisa.  

Además, los algoritmos modernos registran cada operación y actualizan sus parámetros mediante backtesting; es decir, probando la estrategia con datos históricos para evaluar su rendimiento antes de aplicarla en tiempo real, o incluso mediante aprendizaje automático, lo que les permite mejorar su desempeño de forma continua. 

Imaginemos un ejemplo sencillo inspirado en los mercados tradicionales, pero aplicable también a criptomonedas como bitcoin o ethereum. El trader define una regla: “comprar cuando el precio de bitcoin supere su media móvil de 50 días y vender cuando caiga por debajo de la media móvil de 200 días”. 

Estas medias móviles son indicadores que suavizan las variaciones de precio y ayudan a detectar tendencias. Una vez establecida la estrategia, el programa se conecta al exchange a través de una API, monitorea los precios en tiempo real y ejecuta las órdenes automáticamente cuando se cumplen las condiciones. 

Así, el operador no necesita estar frente a la pantalla todo el tiempo: el algoritmo analiza, decide y actúa por sí mismo, reduciendo la intervención humana y eliminando posibles errores emocionales. 

Vale destacar que no todos los algoritmos siguen un esquema lineal. Muchos algoritmos modernos operan en paralelo, lo que significa que la parte que analiza los datos y detecta señales funciona independientemente de la que ejecuta las órdenes. Esto permite que el sistema procese información más rápido, ejecute operaciones simultáneamente en distintos mercados y reduzca retrasos o interferencias entre análisis y ejecución. 

Estrategias aplicadas en el ecosistema de criptomonedas

Dentro del trading algorítmico en criptomonedas se aplican diversas estrategias. Algunas son estrategias tradicionales que han sido adaptadas y otras se han creado específicamente para el mundo de las criptomonedas. Entre las más relevantes encontramos: 

Estrategias tradicionales adaptadas al entorno de criptomonedas

1. Arbitraje: explota diferencias de precio del mismo activo entre distintos exchanges o entre pares derivados. Por ejemplo, un bot compra en un exchange donde el precio es más bajo y vende en otro donde está más alto, capturando la diferencia antes de que el mercado se ajuste. 

2. Market-making (creación de mercado): el algoritmo coloca órdenes de compra y venta alrededor del precio de mercado para capturar el spread, que es la diferencia entre el bid (el precio más alto que alguien está dispuesto a pagar) y el ask (el precio más bajo al que alguien quiere vender).  

Cada operación realizada dentro de ese rango genera una ganancia basada en esa diferencia. Esta estrategia contribuye a la liquidez del mercado, aunque comporta riesgo si hay movimientos bruscos de precio, ya que el algoritmo podría comprar caro y vender barato. 

3. Seguimiento de tendencia (trend-following): basada en indicadores técnicos (medias móviles, MACD, RSI) que detectan cuando hay un movimiento sostenido al alza o a la baja. A diferencia de la estrategia de momentum —que busca capturar movimientos rápidos de corto plazo— la estrategia de trend‑following se orienta a aprovechar la persistencia de una tendencia en el tiempo. El bot entra cuando la tendencia se confirma y sale cuando pierde fuerza. Esta estrategia es común dada la volatilidad del mercado de criptomonedas.. 

4. Reversión a la media (mean-reversion): funciona bajo la hipótesis de que el precio de un activo se moverá de vuelta hacia su valor medio histórico tras una desviación. El bot compra cuando el precio está por debajo de su promedio y vende cuando está por encima.  

Estrategias avanzadas basadas en inteligencia artificial

1. Machine Learning / IA-driven: algunos algoritmos avanzados utilizan modelos de aprendizaje automático, redes neuronales o análisis de sentimiento (basado en noticias, redes sociales y datos on-chain) para generar señales de trading más complejas.  

Estos sistemas aprenden de patrones históricos y actuales, detectando relaciones que son difíciles de identificar manualmente o mediante indicadores tradicionales. Por ejemplo, pueden anticipar movimientos de precio basados en cambios de sentimiento general, correlaciones entre activos o eventos relevantes en la red de criptomonedas, mejorando la precisión y adaptabilidad de las estrategias. 

Vale resaltar que, además de estas estrategias, también se utilizan enfoques clásicos del trading institucional, como POV (Percentage of Volume), TWAP (Time-Weighted Average Price) y VWAP (Volume-Weighted Average Price).  

Aunque surgieron en mercados tradicionales como acciones o derivados, se han adaptado al entorno de las criptomonedas, donde la operativa 24/7, la alta volatilidad y la fragmentación de la liquidez exigen algoritmos capaces de ejecutar órdenes de forma escalonada y eficiente, minimizando el impacto en el precio y optimizando la calidad de ejecución. 

3 Ventajas y riesgos del trading algorítmico

El trading algorítmico permite procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar miles de órdenes por segundo, algo imposible para un operador humano. Esto mejora la liquidez, reduce los costes de transacción y ofrece mayor objetividad, al minimizar la influencia de emociones en la toma de decisiones. 

Además de velocidad y objetividad, el trading algorítmico aporta ventajas operativas concretas: mejora la calidad de ejecución mediante técnicas como TWAP (ejecutar órdenes de forma uniforme en el tiempo), VWAP (seguir el precio promedio ponderado por volumen) o estrategias de participación del mercado para reducir el deslizamiento y el impacto en el mercado. 

También facilita la optimización continua, gracias a prácticas como el backtesting (probar estrategias con datos históricos) y walk-forward testing (evaluarlas en periodos futuros simulando condiciones reales). Por otro lado, asegura reproducibilidad, ya que los registros de operaciones, métricas y versiones de algoritmos permiten auditar decisiones.  

Por último, permite automatizar reglas de gestión de riesgo, como límites de exposición, hedging y reequilibrios programados, aumentando la consistencia y seguridad de las estrategias. 

Riesgos técnicos y financieros

1. Overfitting y errores de modelado: el sobreajuste (overfitting) ocurre cuando un algoritmo se adapta demasiado a los datos históricos y pierde capacidad predictiva en tiempo real. Esto puede generar estrategias aparentemente rentables en simulaciones, pero ineficaces en la práctica. 

2. Fallos de conexión y latencia: la dependencia de infraestructura digital estable implica que los fallos de conexión, la latencia o errores en las APIs pueden afectar la ejecución de órdenes. Incluso milisegundos de retraso pueden alterar los resultados, especialmente en estrategias de alta frecuencia. 

3. Riesgo sistémico y manipulación de mercado: el uso masivo de algoritmos puede amplificar movimientos de mercado y generar episodios de volatilidad extrema. Prácticas como spoofing o wash trading pueden distorsionar la percepción de liquidez y estabilidad del mercado de criptomonedas. 

4. Problemas de datos: señales erróneas provenientes de feeds de mercado defectuosos u oráculos comprometidos pueden disparar órdenes incorrectas, afectando la rentabilidad y generando riesgos adicionales. 

. Riesgos en DeFi: la operación directa sobre contratos inteligentes introduce peligros específicos, como exploits, front-running o reorganizaciones de la cadena de bloques, que pueden derivar en pérdidas inesperadas. 

6. Custodia y regulación: la insolvencia de un exchange, bloqueos de cuentas o cambios regulatorios repentinos pueden limitar la operativa o generar pérdidas por imposibilidad de retirar fondos. 

4 Herramientas y plataformas populares de trading algorítmico

Las plataformas de trading algorítmico han ganado popularidad por su capacidad para ejecutar operaciones de forma automatizada y eficiente. Entre las más populares se encuentran: 

Bots/servicios “retail” y de copy-trading

• 3Commas: ofrece herramientas avanzadas para la automatización del trading, incluyendo bots inteligentes y gestión de riesgos.  

• Kryll: permite a los usuarios crear estrategias de trading sin necesidad de codificación, utilizando una interfaz gráfica intuitiva. 

• Bitsgap: proporciona una plataforma todo-en-uno para trading, incluyendo bots de arbitraje y trading en la nube.  

• Shrimpy: especializada en la gestión de portafolios, permite la automatización de estrategias de inversión y rebalanceo.  

• HaasOnline: ofrece una suite de herramientas para la creación de bots personalizados y backtesting avanzado. 

APIs y frameworks open source

Para desarrolladores que buscan personalizar sus estrategias, existen varias APIs y frameworks open source: 

• CCXT: una biblioteca en JavaScript/Python/PHP que unifica las APIs de más de 100 exchanges, facilitando la integración y automatización.  

• Freqtrade: un bot de trading en Python que soporta backtesting, optimización de hiperparámetros y estrategias basadas en inteligencia artificial.  

• Hummingbot: enfocado en estrategias de market making y arbitraje, permite la creación de bots de alta frecuencia.  

• Catalyst: un framework de trading algorítmico en Python, ideal para investigación cuantitativa y backtesting. 

• Backtrader: framework en Python para backtesting y trading en tiempo real, con soporte para múltiples feeds de datos y brokers.  

Lenguajes y entornos recomendados

Los lenguajes de programación más utilizados en el desarrollo de estrategias de trading algorítmico son: 

• Python: con bibliotecas como Pandas, NumPy y TA-Lib, es ampliamente utilizado por su facilidad de uso y extensa comunidad.  

• C++: ofrece alto rendimiento y control, siendo ideal para sistemas de trading de alta frecuencia.  

• Rust: proporciona seguridad en la memoria y concurrencia, combinando alto rendimiento con garantías de seguridad. 

Herramientas DeFi / MEV / automatización on-chain

• Flashbots: infraestructura on-chain para MEV (Maximal Extractable Value), relays que permiten ejecución algorítmica sin intermediarios tradicionales.  

• Gelato: es un servicio de automatización on-chain (“relayers”, funciones que se ejecutan sin custodia) para DeFi. 

• MEV‑Boost: componente de Flashbots que permite a validadores seleccionar bloques que maximizan el MEV; ejemplo de infraestructura algorítmica especializada.  

Integraciones con exchanges y compatibilidad

Las principales plataformas de trading algorítmico ofrecen integraciones con los siguientes exchanges: 

• Binance: uno de los exchanges más grandes, ofrece una API robusta para trading automatizado. 

• Kraken: conocido por su seguridad y variedad de criptomonedas disponibles. 

• Coinbase: popular entre principiantes, con una API que facilita la integración. 

• KuCoin: ofrece una amplia gama de criptomonedas y herramientas para traders avanzados. 

• Bybit: especializado en contratos de futuros y derivados, con soporte para trading algorítmico. 

Plataformas / frameworks orientados a profesionales e institucionales

• AlgoTrader: plataforma institucional de trading algorítmico (activos tradicionales y digitales) para bancos, brokers, fondos.  

• QuantConnect: plataforma de backtesting y live-trading para quants. Cuenta con más de 375.000 estrategias desplegadas. 

• Wyden (antes AlgoTrader): solución completa de infraestructura para trading de activos digitales institucionales.  

5 Regulación y supervisión del trading algorítmico a nivel global

El trading algorítmico, tanto en mercados tradicionales como en criptomonedas, se enfrenta a un marco regulatorio creciente, diseñado para prevenir riesgos de manipulación, fallos sistémicos y prácticas ilícitas. 

Unión Europea: ESMA y normas sobre algoritmos

En Europa, la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) supervisa el uso de algoritmos en mercados financieros, incluyendo criptoactivos. Las reglas exigen que los operadores implementen controles de riesgo, pruebas de estrés y documentación de estrategias algorítmicas, garantizando que las operaciones automáticas no afecten la estabilidad del mercado.  

Esto aplica tanto a exchanges centralizados como a plataformas autorizadas bajo MiCA, donde los algoritmos deben cumplir criterios de transparencia y trazabilidad. 

Estados Unidos: SEC y FINRA

En Estados Unidos, la SEC y la FINRA supervisan las operaciones automatizadas para promover la equidad y la protección del inversor. Según el Staff Report de la SEC, las estrategias automatizadas, especialmente de alta frecuencia, pueden generar riesgos de volatilidad extrema y requieren de monitoreo y documentación adecuados.  

Por su parte, la FINRA emite guías de supervisión, como la Regulatory Notice 15-09, que recomiendan controles internos y supervisión continua por parte de los brokers y exchanges para asegurar la estabilidad y el cumplimiento regulatorio. 

Reino Unido: FCA y supervisión de algoritmos

La FCA supervisa de manera detallada los algoritmos de trading a través de documentos y revisiones específicas sobre mercado, sistemas y controles. Más recientemente, ha publicado estudios multi-firma sobre controles algorítmicos, estableciendo obligaciones concretas relacionadas con la resiliencia de los sistemas, la capacidad de desconexión (kill switch) y el monitoreo continuo para reducir riesgos de errores de ejecución, sobrecarga del mercado o manipulación algorítmica. 

Desafíos globales

A nivel mundial, la regulación enfrenta el desafío de armonizar estándares entre jurisdicciones, ya que los algoritmos pueden operar en múltiples mercados simultáneamente. En el ecosistema de criptomonedas, donde muchos sistemas de trading funcionan sobre protocolos descentralizados o sin una entidad central, aplicar marcos homogéneos sigue siendo especialmente complejo.  

El Consejo de Estabilidad Financiera (FSB) alerta sobre los riesgos de arbitraje regulatorio y la necesidad de supervisión coordinada para prevenir fallos sistémicos derivados de estrategias automatizadas. Esta tensión entre la naturaleza global y sin fronteras del trading algorítmico de criptomonedas y las regulaciones nacionales plantea interrogantes sobre cómo equilibrar innovación, transparencia y control. 

Si quieres conocer más sobre temas relacionados con criptomonedas, te invitamos también a que leas y compartas estos artículos de nuestra Criptopedia, donde podrás conoce más del ecosistema. Por ejemplo, ¿Qué son las criptomonedas? o ¿Qué es el trading de criptomonedas?